企业级的通讯录做成多级树结构，用户打开通讯录模块，只会把一级目录结构请求下来，当用户需求查找人时，点击对应的部门item，就会请求对应部门下的列表，这样在极大程度上减少了用户的流量消耗和等待时间。

嗖嗖挪动卡（MoblieCard）:卡号（cardNumber）、用户名（userName）、密码（passWord）、所属套餐（serPack）、当月消费金额（consumAmount）、账户余额（money）、当月实际通话时长（realTalkTIme）、当月实际发送短信条数（realSMSCount）、当月实际上网流量（realFlow）。

分享离心风机产品功能与技术参数产品特点：　　4-72型离心风机可作为一般工厂及大型建筑物的室内通风换气用，输送空气和其它不自燃的，对人体无害的，对钢材无腐蚀性的气体，气体内不许有粘性物质所含尘土及硬质颗粒物不大于150mg/m3,气体温度不得超过80℃。
4-72型功能范围：流量：991～221730m3/h　全压：196～3195Pa；

从网上下载的，本人保存留着以后做参考，现在也搞不太懂

多态Polymorph是一种工具，它允许在实时拦截的网络数据包上执行Python代码，从而有助于即时修改网络流量。
该框架可用于实时修改实现任何公共指定网络协议的网络数据包。
另外，它可以用于通过创建自定义笼统和字段来修改私有指定的网络协议。
安装Polymorph是专门为在Linux操作系统上安装和运行而设计的。
在安装框架之前，必须安装以下要求：apt-getinstallbuild-essentialpython-devlibnetfilter-queue-devtsharktcpdumppython3-pipwiresharkgit安装依赖项后，可以使用以

京东：破局再造，让去中心化流量水滴石穿.pdf

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QTcmd.exe为单片机上位机，将单片机上传的压力值和流量值通过串口上传到上位机，上位机将采集到的数据保存到指定路径的Resouse.csv，这里保存在../exe/Resouse.csv中，然后通过”FFT计算“按钮调用../exe/exe_boxed.exe可执行文件，并将Resouse.csv的地址传递给exe_boxed.exe，告诉它数据的保存地址，然后进行FFT计算，并将计算的结果保存在相同路径下的FFTOutsouse.csv中。
Exe文件中曾经有Resouse.csv，可以直接点击”FFT计算“按钮进行计算。

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Exe文件中曾经有Resouse.csv，可以直接点击”FFT计算“按钮进行计算。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。